Метод нормирования заключается в следующем. Эксперту предлагается оценить степень принадлежности к множеству [2, 3, 4].

А каждого элемента из Ux₁ – х_n, соотнеся свое мнение со значениями по некоторой, заранее выбранной шкале (например, от 0 до 100%, или относительных величинах от 0 до 1, или любой другой).

Результаты опроса нескольких экспертов сводятся в матрицу опроса (табл. 1).

Таблица 1. Матрица опроса нескольких экспертов

Затем производятся следующая последовательность действий:

-     рассчитывается сумма весов, даваемых i-м экспертом всем элементам:

-     рассчитывается относительный вес j-го элемента на основании оценки i-го эксперта:

-     рассчитывается результирующий вес j-го элемента:

Как видно расчёты довольно просты, что также продемонстрируем на следующем примере.В табл. 2 приведены результаты опроса четырех экспертов о степени принадлежности трех элементов – автомобилей «ChevroletNiva», «JeepGrandCherokee», «CheryTiggo F» множеству «Внедорожники», оцененные по 100 бальной шкале [5, 6, 7, 8].

Таблица 2. Матрица опроса

-     рассчитывается сумма весов, даваемых i-м экспертом всем элементам:

Таблица 3. Матрица опроса с элементами расчетов

-     рассчитывается относительный вес j-го элемента на основании оценки i-го эксперта и результирующий вес j-го элемента:

Таблица 5. Матрица опроса с элементами расчетов и результатами

Итак, согласно собранным данным и методу расчета множество«Внедорожники» ={0,43/ «JeepGrandCherokee»; 0,29/ «ChevroletNiva»; 0,28/ «CheryTiggo F»}